Cada presentación de un proveedor de IA sigue el mismo guión: «Nuestra herramienta le ahorra a su equipo el 40% de su tiempo en X tarea».
La demostración parece impresionante. La calculadora de retorno de la inversión (ROI) lo respalda y muestra millones en ahorros en costos laborales. Obtienes la aprobación del presupuesto. Tú despliegas.
Seis meses después, su director financiero pregunta: «¿Dónde está el aumento de productividad del 40% en nuestros ingresos?»
Te das cuenta de que el tiempo ahorrado se destinó al correo electrónico y a las reuniones, no al trabajo estratégico que hace avanzar el negocio.
Esta es la crisis de medición de la IA que se está produciendo en las empresas en este momento.
Según el informe de Fortune de diciembre de 2025, el 61% de los directores ejecutivos informan una presión cada vez mayor para mostrar retornos sobre las inversiones en IA. Sin embargo, la mayoría de las organizaciones están midiendo los aspectos equivocados.
Hay un problema con la forma en que hemos estado rastreando el valor de la IA.
Por qué el «tiempo ahorrado» es una métrica vanidosa
El tiempo ahorrado suena convincente en un caso de negocio. Es concreto, mensurable y fácil de calcular.
Pero el tiempo ahorrado no equivale al valor creado.
La investigación de Anthropic de noviembre de 2025 que analizó 100.000 conversaciones reales de IA encontró que la IA reduce el tiempo de finalización de las tareas en aproximadamente un 80%. Suena transformador, ¿verdad?
Lo que esa estadística no capta es la paradoja de Jevons de la IA.
En economía, la paradoja de Jevons ocurre cuando el progreso tecnológico aumenta la eficiencia con la que se utiliza un recurso, pero la tasa de consumo de ese recurso aumenta en lugar de disminuir.
En el mundo empresarial, ésta es la falacia de la reasignación. El hecho de que la IA complete una tarea más rápido no significa que su equipo esté produciendo más valor. Significa que están produciendo el mismo resultado en menos tiempo, pero luego llenan ese tiempo ahorrado con trabajo de menor valor. Piense en más reuniones, hilos de correo electrónico más largos y deriva administrativa.
El informe sobre el retorno de la inversión en inteligencia artificial (ROI) de 2025 de Google Cloud, que encuestó a 3.466 líderes empresariales, encontró que el 74 % informa haber obtenido un retorno de la inversión (ROI) durante el primer año, más comúnmente a través de ganancias de productividad y eficiencia en lugar de mejoras en los resultados.
Pero cuando profundizas en lo que están midiendo, se trata principalmente de ganancias de eficiencia y no de mejoras en los resultados.
Los directores financieros entienden esto intuitivamente. Es por eso que las métricas de «tiempo ahorrado» no convencen a los equipos financieros de aumentar los presupuestos de IA.
Lo que sí les convence es medir lo que la IA te permite hacer y que antes no podías hacer.
Los tres tipos de IA valoran que nadie los mide
Investigaciones recientes de Anthropic, OpenAI y Google revelan un patrón: las organizaciones que ven un verdadero retorno de la inversión en IA están midiendo la expansión.
Realmente importan tres tipos de valor:
Tipo 1: Elevación de calidad
La IA puede hacer que el trabajo sea más rápido y hace que el buen trabajo sea mejor.
Un equipo de marketing que utiliza IA para campañas de correo electrónico puede enviar correos electrónicos más rápido. Y también tienen tiempo para realizar pruebas A/B de varias líneas de asunto, personalizar el contenido por segmento y analizar los resultados para mejorar la próxima campaña.
La métrica no es «tiempo ahorrado al escribir correos electrónicos». La métrica es «tasa de conversión de correo electrónico un 15% más alta».
El informe sobre el estado de la IA empresarial de OpenAI, basado en 9.000 trabajadores en casi 100 empresas, encontró que el 85% de los usuarios de marketing y productos informan una ejecución de campaña más rápida. Pero el valor real se muestra en el rendimiento de la campaña, no en la velocidad de la misma.
Cómo medir el aumento de la calidad:
- Mejoras en la tasa de conversión (no solo en la velocidad de finalización de tareas).
- Puntuaciones de satisfacción del cliente (no solo tiempo de respuesta).
- Tasas de reducción de errores (no solo rendimiento).
- Ingresos por campaña (no solo campañas lanzadas).
Una empresa B2B SaaS con la que hablé implementó IA para la creación de contenido.
- Su antigua métrica era «publicaciones de blog publicadas por mes».
- Su nueva métrica se convirtió en «tráfico orgánico de contenido asistido por IA frente a contenido exclusivo para humanos».
El contenido asistido por IA generó un 23 % más de tráfico orgánico porque el equipo tuvo tiempo de optimizar la intención de búsqueda, no solo el recuento de palabras.
Eso es un levantamiento de calidad.
Tipo 2: Expansión del alcance (la ventaja de la TI en la sombra)
Esta es la métrica que la mayoría de las organizaciones pasan por alto por completo.
La investigación de Anthropic sobre cómo sus propios ingenieros utilizan Claude encontró que el 27% del trabajo asistido por IA no se habría realizado de otra manera.
Más de una cuarta parte del valor que crea la IA no proviene de hacer el trabajo existente más rápido; es por hacer un trabajo que antes era imposible dentro de las limitaciones de tiempo y presupuesto.
¿Cómo se ve la expansión del alcance? A menudo parece una TI en la sombra positiva.
El fenómeno de los “papercuts”: Los pequeños errores que nunca fueron priorizados finalmente se solucionan. Se aborda la deuda técnica. Las herramientas internas que eran proyectos de “algún día” en realidad se construyen porque alguien que no es ingeniero podría desarrollarlas con IA.
La capacidad de desbloqueo: Equipos de marketing realizando análisis de datos que antes no podían hacer. Los equipos de ventas crean materiales personalizados para cada cliente potencial en lugar de utilizar presentaciones genéricas. Los equipos de éxito del cliente se acercan de forma proactiva en lugar de esperar a que surjan problemas.
Los datos de Google Cloud muestran que el 70% de los líderes informan ganancias de productividad, y el 39% ve el retorno de la inversión (ROI) específicamente gracias a que la IA permite realizar trabajos que no formaban parte del alcance original.
Cómo medir la expansión del alcance:
- Realice un seguimiento de los proyectos completados que no estaban en la hoja de ruta original.
- Proporción de funciones pendientes eliminadas por personas que no son ingenieros.
- Mida las solicitudes de los clientes cumplidas que habrían sido rechazadas debido a limitaciones de recursos.
- Documente las herramientas internas creadas que anteriormente eran proyectos de “algún día”.
Una empresa de software empresarial utilizó esta métrica para justificar su inversión en IA. Seguimiento:
- Se implementaron 47 solicitudes de funciones de clientes que habrían sido rechazadas.
- 12 mejoras de procesos internos que llevaban más de un año en cartera.
- Se abordaron 8 vulnerabilidades competitivas que anteriormente eran «problemas conocidos».
Nada de eso aparece en los cálculos de “tiempo ahorrado”. Pero se mostró claramente en las tasas de retención de clientes y en las tasas de ganancia competitivas.
Tipo 3: Desbloqueo de capacidades (el empleado completo)
Solíamos contratar para una profunda especialización. La IA está marcando el comienzo de la era del «generalista-especialista».
La investigación interna de Anthropic encontró que los equipos de seguridad están creando visualizaciones de datos. Los investigadores de alineación están enviando código de interfaz. Los ingenieros están creando materiales de marketing.
La IA reduce la barrera de entrada de las habilidades duras.
Un director de marketing ya no necesita saber SQL para consultar una base de datos; ella sólo necesita saber qué pregunta hacerle a la IA. Esto va mucho más allá de la velocidad o el ahorro de tiempo para eliminar el cuello de botella de la dependencia.
Cuando un especialista en marketing puede ejecutar su propio análisis sin esperar tres semanas al equipo de ciencia de datos, la velocidad de toda la organización se acelera. El generalista de marketing es ahora desarrollador front-end, analista de datos y redactor publicitario, todo al mismo tiempo.
Los datos empresariales de OpenAI muestran que el 75% de los usuarios informan que pueden completar nuevas tareas que antes no podían realizar. Los mensajes relacionados con la codificación aumentaron un 36% para los trabajadores fuera de funciones técnicas.
Cómo medir el desbloqueo de capacidad:
- Habilidades a las que se accede (no habilidades que se poseen).
- Trabajo multifuncional completado sin transferencias.
- Velocidad para ejecutar ideas que habrían requerido contratación o subcontratación.
- Proyectos lanzados sin ampliar plantilla.
Una líder de marketing de una empresa B2B del mercado medio me dijo que su equipo ahora puede manejar informes de rutina y análisis estándar con soporte de IA, trabajo que antes requería semanas en la cola del equipo de análisis.
El ciclo de optimización de su campaña se aceleró 4 veces, lo que generó un rendimiento un 31 % mayor.
La métrica de «tiempo ahorrado» diría: «La IA ahorra dos horas por análisis».
La métrica de desbloqueo de capacidad dice: «Ahora podemos ejecutar 4 veces más pruebas por trimestre y nuestro equipo de análisis aborda un trabajo estratégico más profundo».
Creación de un marco de retorno de la inversión en IA favorable a las finanzas
A los directores financieros les preocupan tres preguntas:
- ¿Esto está aumentando los ingresos? (No solo reducir costos).
- ¿Está esto creando una ventaja competitiva? (No solo igualar a los competidores).
- ¿Es esto sostenible? (No es sólo un aumento de productividad a corto plazo).
Cómo construir un marco de medición de IA que realmente responda esas preguntas:
Paso 1: base de su estado «antes de la IA»
No omita este paso, o será imposible demostrar el impacto de la IA más adelante. Antes de implementar la IA, documente el rendimiento actual, las métricas de calidad y las limitaciones del alcance.
Paso 2: Definir liderazgo vs. Indicadores rezagados
Es necesario realizar un seguimiento tanto de la eficiencia como de la expansión, pero es necesario enmarcarlas correctamente en Finanzas.
- Indicador principal (eficiencia): Tiempo ahorrado en tareas existentes. Esto predice la capacidad potencial.
- Indicador rezagado (expansión): Nuevo trabajo habilitado e impacto en los ingresos. Esto demuestra que el valor se realizó.
Paso 3: Realice un seguimiento del impacto de la IA en los ingresos, no solo en los costos
Conecte las métricas de IA directamente con los resultados comerciales:
- Si la IA ayuda a los equipos de éxito del cliente → Realice un seguimiento de los cambios en la tasa de retención.
- Si la IA ayuda a los equipos de ventas → Realice un seguimiento de la tasa de ganancias y los cambios en la velocidad de las transacciones.
- Si la IA ayuda a los equipos de marketing → Realice un seguimiento de la contribución del canal y los cambios en la tasa de conversión.
- Si la IA ayuda a los equipos de productos → Realice un seguimiento de la adopción de funciones y los cambios en la satisfacción del cliente.
Paso 4: medir la brecha «fronteriza»
La investigación empresarial de OpenAI reveló una brecha cada vez mayor entre los trabajadores “fronterizos” y los trabajadores medianos. Las empresas fronterizas envían el doble de mensajes por puesto.
Esto significa identificar los equipos que extraen valor real frente a los equipos que simplemente experimentan.
Paso 5: construir primero la infraestructura de medición
Las predicciones de IA de PwC para 2026 advierten que medir iteraciones en lugar de resultados resulta insuficiente cuando la IA maneja flujos de trabajo complejos.
Como señala PwC: “Si un resultado que antes requería cinco días y dos iteraciones ahora requiere quince iteraciones pero sólo dos días, estás por delante”.
La infraestructura que necesita antes de implementar la IA implica métricas de referencia, modelos de atribución claros y patrocinio ejecutivo para actuar en función de los conocimientos.
La paradoja de la medición
Las organizaciones mejor posicionadas para medir el ROI de la IA son las que ya contaban con una buena infraestructura de medición.
Según el Informe de preparación 2025 de Kyndryl, la mayoría de las empresas no están posicionadas para demostrar el retorno de la inversión en IA porque carecen de la disciplina de datos fundamental.
¿Te suena familiar? Esto se conecta directamente con el desafío de higiene de datos sobre el que escribí anteriormente. No se puede medir el impacto de la IA si sus datos son confusos, conflictivos o aislados.
La conclusión
La revolución de la productividad de la IA está en marcha. Según la investigación de Anthropic, la IA de la generación actual podría aumentar el crecimiento de la productividad laboral en Estados Unidos en un 1,8% anual durante la próxima década, aproximadamente duplicando las tasas recientes.
Pero capturar ese valor requiere medir las cosas correctas.
Olvídese de preguntar: «¿Cuánto tiempo ahorra esto?»
En lugar de ello, céntrate en:
- «¿Qué mejoras de calidad estamos viendo en la producción?»
- “¿Qué trabajo es posible ahora que antes no era posible?”
- «¿A qué capacidades podemos acceder sin ampliar la plantilla?»
Estas son las métricas que convencen a los directores financieros de aumentar los presupuestos de IA. Estas son las métricas que revelan si la IA realmente está transformando su negocio o simplemente lo mantiene ocupado más rápido.
El tiempo ahorrado es una métrica de vanidad. La expansión habilitada es el verdadero retorno de la inversión.
Mida en consecuencia.
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